git clone 这个仓库
然后下载https://github.com/yangguang8112/NER_RE_DB/releases/download/v0.02/ner_re.sqlite.gz 数据库文件到仓库内的instance目录下，没有就新建一个
table|paper|paper|1110|CREATE TABLE paper (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
title TEXT NOT NULL,
downloaded TEXT NOT NULL,
paper_url TEXT,
key_words TEXT,
pdf_path TEXT,
author TEXT,
quote INTEGER,
pubtime TEXT,
ner_res TEXT NOT NULL
)
table|NER|NER|1217|CREATE TABLE NER (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
ner_name TEXT NOT NULL,
ner_type TEXT NOT NULL,
ner_begin INTEGER,
ner_end INTEGER,
paper_id INTEGER
)
table|RE|RE|1226|CREATE TABLE RE (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
re_type TEXT NOT NULL,
re_content TEXT NOT NULL,
ner1_id INTEGER,
ner1_name TEXT NOT NULL,
ner2_name TEXT NOT NULL,
ner2_id INTEGER,
re_begin INTEGER,
re_end INTEGER,
paper_id INTEGER
)以上是ner_re.sqlite中三张表（paper, NER, RE）的结构
paper存储文献的基本信息和全文，一篇文献一行；NER存储文献中的命名实体，一个命名实体一行；RE存储文献中有关系的命名实体，一个关系一行。
linux系统中查看数据库
# 打开数据库
sqlite3 ner_re.sqlite
# 数据库内操作 sql语句
sqlite> .tables
sqlite> SELECT * FROM paper LIMIT 10;Windows下建议下载 http://www.sqliteexpert.com/download.html 个人版，可以对数据库进行可视化操作
下面两段代码都是从RE表中找到符合关键词的句子然后在paper表中找到包含这句话的文献。
#sql
sqlite> SELECT RE.*, paper.title FROM RE
LEFT JOIN paper on RE.paper_id = paper.id
WHERE ner1_name = "PDA" OR ner2_name = "PDA";查询脚本 query.py
def query_re(keyword):
db = get_db()
res = db.execute(
'SELECT RE.*, paper.title FROM RE'
' LEFT JOIN paper on RE.paper_id = paper.id'
' WHERE ner1_name = ?'
' OR ner2_name = ?',
(keyword, keyword)
).fetchall()
if res:
print('title|sentence')
for resone in res:
print(resone['title']+'|'+resone['re_content'])sqlite> SELECT NER.*, paper.title FROM NER
LEFT JOIN paper on NER.paper_id = paper.id
WHERE ner_name = "c.506G>A";查询脚本更新中，这也是本仓库后续重点更新部分。
可以根据数据库的表结构做一些满足自己需求的查询。
run_paper.py和run_ner_re.py分别是往数据库中插入paper信息，对paper内容做ner标注以及对ner标注做关系抽提。 做re之前需要将模型的两个文件夹model和config放到relation_extract下。 初始化数据库使用python db.py（一般用不到）。
pip install scispacy
pip install <Model URL>pip install langdetect